from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets

knn = neighbors.KNeighborsClassifier() # 调用分类器

iris = datasets.load_iris() # 返回iris数据库

# print(iris)

# iris.data为4*150矩阵的特征值，iris.target为矩阵对应的一维的对象
knn.fit(iris.data, iris.target)  # 建立模型对象，同时传入数据参数

predictedLabel = knn.predict([[0.1, 0.8, 0.3, 0.9]]) # 预测

print(predictedLabel)